本文主要是介绍MSER最稳定极值区域源码分析，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
最稳定极值区域介绍
如把灰度图看成高低起伏的地形图，其中灰度值看成海平面高度的话，MSER的作用就是在灰度图中找到符合条件的坑洼。条件为坑的最小高度，坑的大小，坑的倾斜程度，坑中如果已有小坑时大坑与小坑的变化率。
上图展示了几种不同的坑洼，根据最小高度，大小，倾斜程度这些条件的不同，选择的坑也就不同。
上图展示了最后一个条件，大坑套小坑的情况。根据条件的不同，选择也不同。
以上便是对坑的举例，MSER主要流程就三部分组成：
1.预处理数据
2.遍历灰度图
3.判断一个区域（坑洼）是否满足条件
简单来说，就如将水注入这个地形中。水遇到低处就往低处流，如果没有低处了，水位就会一点点增长，直至淹没整个地形。在之前预处理下数据，在水位提高时判断下是否满足条件。
预处理数据
先说下流程中的主要部件，如下：
1.img，由原8位单通道灰度图转化的更容易遍历和记录数据的32位单通道图。预处理内容为：
32位值记录从这点是否探索过，探索过的方向，灰度值；图大小也扩大了，最外添加了一个像素的完整一圈，值为-1可看作墙，宽度也改变为2的整数次方，用于加快运算。
如果由掩码图，如下：
2.heap，记录坑洼边界的堆栈，每个灰度值都有自己的堆栈。预处理内容为：
计算所有灰度值的个数，这样提前就可以分配堆栈大小。例如知道了灰度2的像素由4个，就可以将灰度2的堆栈大小分配为5（多一个位标志位空）。
3.comp，记录水坑数据的堆栈，有水位值（灰度值），面积（像素个数和像素位置）等。预处理内容为：
仅仅是分配内存，分配257个（0-255外多一个用作结束）
4.history，记录水位抬高的历史，就是一个小坑抬高水位后一点点变成大坑的历史。预处理内容为：
仅仅是分配内存，大小为像素点个数（就是宽*高）。可以想成所有点都不同都可以形成历史的最大个数。
遍历灰度图
在重复下整个简单的过程：就如将水注入这个地形中。水遇到低处就往低处流，如果没有低处了，水位就会一点点增长，直至淹没整个地形。先说下主要部件：
1.img，由原8位单通道灰度图转化的更容易遍历和记录数据的32位单通道图。遍历时：
当前像素位置中有3位记录方向（除了东南西北还有一个用来代表结束），逐个改变方向遍历。还有最高1位记录是否发现过了。根据方向遍历相邻像素，如果4个方向都探索过了，就从heap边界中找到一个最小灰度的边界，出栈来用作当前像素。最终将所有像素的4个方向都走完，也是所有像素都被发现了，遍历就结束。
2.heap，记录坑洼边界的堆栈，每个灰度值都有自己的堆栈。遍历时：
当水遇到低处时入栈当前位置为低处的边界，当水遇到相等高度或高处时入栈那个边界；当抬高水位时出栈被抬高到的边界。
3.comp，记录水坑数据的堆栈，有水位值（灰度值），面积（像素个数和像素位置）等。遍历时：
当水位下降时新入栈，水位提高时出栈并可能与之前的合并。
4.history，记录水位抬高的历史，就是一个小坑抬高水位后一点点变成大坑的历史。遍历时：
history主要是记录用来判断最大稳定极值区域的数据，没有遍历的作用。主要记录时刻有两种：提高水位到边界heap中的最小高度，提高水位到comp中上一项的高度。要记录灰度值，像素数，快捷指针，孩子指针，稳定时的像素数。
下面举例子，走下遍历的流程（并不是依次就是一步，一些步骤合并了）（红色为有变动位置，时间匆忙没有仔细校准每个位置）：
中上，要遍历的灰度图。为了方便观看，上文提到周围一圈的-1被去掉了。
左下，history是抬高水位的历史。
中下，comp是水位数据。预先入栈一个256的灰度作为顶，用来抬高水位时判断边界值小还是上一个水位数据的灰度值小。
右下，heap是边界堆栈，heap_start是每个灰度指向heap堆栈的指针。特殊说明下，heap是一个个堆栈连接在一起的一个数组，由于上面说的预处理过了，已经知道每个灰度的像素个数，所以提前指定了heap_start中每个灰度指向heap中的位置，指向0代表所在堆栈没有数据。例如灰度2有4个像素，所以灰度3的指针从灰度2指针后5个后开始，4个是像素数，1个是代表空的0。
从A1位置开始，comp中入栈个灰度2的数据项，并将heap_cur当前指针设置为2灰度的指针。
探索A1右边B1，标识为已发现。B1的值2没有小于当前水位值2，作为边界入栈。
探索A1下面的A2。值1小于当前水位2，将2入栈边界栈，入栈水位数据1，调整边界指针heap_cur为指向1的指针，当前像素为A2。
探索A2右边B3与下边A3，都没有比当前水位1小，分别入栈所属灰度的边界栈。
A2所有方向都探索完，将A2加入当前水位数据comp中。
在边界栈中找到最小灰度的一个值出栈（图5里边界里有灰度2的和灰度3的，从当前灰度1开始一点点加大所以找到了灰度2），出栈了A3。A3的灰度2，所以抬高水位。记录历史histroy，修改当前水位数据灰度为2，边界指针heap_cur指向2灰度的堆栈。
探索A3周边，发现B3，灰度3比当前大作为边界入栈。
A3所有方向也都探索完，将A3加入当前水位数据comp中。
边界中找到A1。由于A1灰度还是2，没有提升水位。将A1作为当前像素。
刚刚的A1周围也早就探索完了，将A1加入当前水位数据comp中。
又在边界中找到了B1，并出栈作为当前像素。
B1右边探索到了C1，加入灰度3的边界栈。
这时，B1周围已经探索完毕，将B1加入当前水位数据comp中。
B1被加入在边界栈中从灰度2开始查找，找到灰度3中C1作为当前像素。然后记录历史history，提高当前水位数据comp的灰度值，设置heap_cur指针到灰度3的边界栈。
从当前像素C1向下找到C2，C2灰度比当前低。将当前像素C1入栈边界栈，新建灰度2的水位数据comp，边界指针heap_cur指向灰度2，设置C2为当前指针。
探索C2下面最后一个像素C3，将C3加入边界栈。
将C2加入水位数据comp中。
需要抬高水位了，从灰度3的边界栈中出栈C3，发现灰度和上一个水位数据comp的灰度一样，需要合并这两个comp数据。添加历史history，合并两个comp数，改变边界栈heap_cur到灰度3，设置C3为当前像素。
最后的C3,C1,B3,B2周围都没有可以探索的像素了，依次出栈加入水位数据。
至此所有9个像素都探索完毕了。
判断一个区域（坑洼）是否满足条件
先看下参数：
int delta; // 两个区域间的灰度差
int minArea; // 区域最小像素数
int maxArea; // 区域最大像素数
double maxVariation; // 两个区域的偏差
double minDiversity; // 当前区域与稳定区域的变化率
一个水坑的变化如下图A，随着水位的提高，面积由Ra变为Rb在到Rc，Ra为Rb的父区域；判断极值区域的方法如图B，在delta水位差间两个区域面积是否满足一定条件；还有一个判断条件如图C，如果已经有一个候选区域Rstable了，Rcandidate是否可以作为一个极值区域，也就是大坑套小坑的情况。
maxVariation是上图B的情况，值为下面的公式A；minDiversity是上图C的情况，值为下面公式B：
下面是在条件判断时两个有用的部件（其他没有任何作用）：
3.comp，记录水坑数据的堆栈，有水位值（灰度值），面积（像素个数和像素位置）等。条件判断时：
有个history指向当前区域的历史的指针，用来查找当前区域之前的变化历史；var用来记录上次计算的variation；div用来记录上次计算的diversity。（var与div用来确保坑越来越稳定，如果与上次的值比较发散了则不满足条件）
4.history，记录水位抬高的历史，就是一个小坑抬高水位后一点点变成大坑的历史。条件判断时：
每一个历史项都有指向孩子历史的指针child，与指向相差delta灰度历史的快捷指针shortcut，还有上次稳定时的像素数stable，最后就是那个历史时刻的灰度值val与像素数size。（快捷指针是用来加速计算的，在历史里一个一个向前找也能找到，但总没有直接在上次找到的位置前后找更快吧：））
源码
基本结构：
typedef struct LinkedPoint{struct LinkedPoint* prev;struct LinkedPoint* next;Point pt;}LinkedPoint;// the history of region growntypedef struct MSERGrowHistory{// 快捷路径，是指向以前历史的指针。因为不是一个一个连接的，所以不是parent。算法中是记录灰度差为delta的历史的指针。// 例如：当前是灰度是10，delta=3，这个指针就指向灰度为7时候的历史struct MSERGrowHistory* shortcut;// 指向更新历史的指针，就是从这个历史繁衍的新历史，所以叫孩子struct MSERGrowHistory* child;// 大于零代表稳定，值是稳定是的像素数。这个值在不停的继承int stable; // when it ever stabled before, record the size// 灰度值int val;// 像素数int size;}MSERGrowHistory;typedef struct MSERConnectedComp{// 像素点链的头LinkedPoint* head;// 像素点链的尾LinkedPoint* tail;// 区域上次的增长历史，可以通过找个历史找到之前的记录MSERGrowHistory* history;// 灰度值unsigned long grey_level;// 像素数int size;int dvar; // the derivative of last varfloat var; // the current variation (most time is the variation of one-step back)}MSERConnectedComp;struct MSERParams{MSERParams(int _delta, int _minArea, int _maxArea, double _maxVariation,double _minDiversity, int _maxEvolution, double _areaThreshold,double _minMargin, int _edgeBlurSize): delta(_delta), minArea(_minArea), maxArea(_maxArea), maxVariation(_maxVariation),minDiversity(_minDiversity), maxEvolution(_maxEvolution), areaThreshold(_areaThreshold),minMargin(_minMargin), edgeBlurSize(_edgeBlurSize){}// MSER使用int delta; // 两个区域间的灰度差int minArea; // 区域最小像素数int maxArea; // 区域最大像素数double maxVariation; // 两个区域的偏差double minDiversity; // 当前区域与稳定区域的变化率// MSCR使用int maxEvolution;double areaThreshold;double minMargin;int edgeBlurSize;};
预处理：
// to preprocess src image to following format// 32-bit image// > 0 is available, < 0 is visited// 17~19 bits is the direction// 8~11 bits is the bucket it falls to (for BitScanForward)// 0~8 bits is the color/** @brief 将所给原单通道灰度图和掩码图 预处理为一张方便遍历与记录数据的32位单通道图像；并且根据像素灰度值分配边缘栈。* 32位格式如下：* > 0 可用，< 0 已经被访问* 17~19位用于记录下一个要探索的方向，5个值* 8~11位 用于优化的二值搜索* 0~8位用于记录灰度值*@param heap_cur 边缘栈*@param src 原单通道灰度图*@param mask 掩码图*/static int* preprocessMSER_8UC1(CvMat* img,int*** heap_cur,CvMat* src,CvMat* mask){// 数据有效内容是在img中，由一圈-1包围着，靠左的区域。也就是被一圈-1的墙包围着。// 原始数据跳转到下一行的偏移量。int srccpt = src->step - src->cols;// 跳转到下一行的偏移量，最后减一是因为，例如：xoooxxx，o是有效数据，x是扩充出来的。偏移量应该是3，就是ooo最// 右边的xxx个数。为了计算，就需要减去ooo最左面的一个x。int cpt_1 = img->cols - src->cols - 1;int* imgptr = img->data.i;int* startptr;// 用于记录每个灰度有多少像素int level_size[256];for (int i = 0; i < 256; i++)level_size[i] = 0;// 设置第一行为-1for (int i = 0; i < src->cols + 2; i++){*imgptr = -1;imgptr++;}// 偏移到第一个有效数据所在行的开头imgptr += cpt_1 - 1;uchar* srcptr = src->data.ptr;if (mask){// 有掩码startptr = 0; // 数据处理的开始位置，为最左上的位置。uchar* maskptr = mask->data.ptr;for (int i = 0; i < src->rows; i++){// 最左面设置为-1*imgptr = -1;imgptr++;for (int j = 0; j < src->cols; j++){if (*maskptr){if (!startptr)startptr = imgptr;// 灰度值取反!!!!! !!!!! !!!!! !!!!!*srcptr = 0xff - *srcptr;// 所在灰度值个数自增level_size[*srcptr]++;// 写入0~8位，8~13位用作BitScanForward*imgptr = ((*srcptr >> 5) << 8) | (*srcptr);}else {// 标为-1，就是当作一个已经被发现的位置，和外围-1墙的原理一样*imgptr = -1;}imgptr++;srcptr++;maskptr++;}// 最右面设置为-1*imgptr = -1;// 都跳到下一行开始imgptr += cpt_1;srcptr += srccpt;maskptr += srccpt;}}else {// 就是没有掩码的情况startptr = imgptr + img->cols + 1;for (int i = 0; i < src->rows; i++){*imgptr = -1;imgptr++;for (int j = 0; j < src->cols; j++){*srcptr = 0xff - *srcptr;level_size[*srcptr]++;*imgptr = ((*srcptr >> 5) << 8) | (*srcptr);imgptr++;srcptr++;}*imgptr = -1;imgptr += cpt_1;srcptr += srccpt;}}// 设置最后一行为-1for (int i = 0; i < src->cols + 2; i++){*imgptr = -1;imgptr++;}// 确定每个灰度在边界堆中的指针位置。0代表没有值。heap_cur[0][0] = 0;for (int i = 1; i < 256; i++){heap_cur[i] = heap_cur[i - 1] + level_size[i - 1] + 1;heap_cur[i][0] = 0;}return startptr;}
主流程及遍历方法：
static void extractMSER_8UC1_Pass(int* ioptr,int* imgptr,int*** heap_cur, // 边界栈的堆，里面是每一个灰度的栈LinkedPoint* ptsptr,MSERGrowHistory* histptr,MSERConnectedComp* comptr,int step,int stepmask,int stepgap,MSERParams params,int color,CvSeq* contours,CvMemStorage* storage){// ER栈第一项为结束的标识项，值为大于255的256comptr->grey_level = 256;// 将当前位置值入栈，并初始化comptr++;comptr->grey_level = (*imgptr) & 0xff;initMSERComp(comptr);// 设置为已经发现*imgptr |= 0x80000000;// 加上灰度偏移就将指针定位到了相应灰度的边界栈上heap_cur += (*imgptr) & 0xff;// 四个方向的偏移量，上下的偏移是隔行的步长int dir[] = { 1, step, -1, -step };
#ifdef __INTRIN_ENABLED__unsigned long heapbit[] = { 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 };unsigned long* bit_cur = heapbit + (((*imgptr) & 0x700) >> 8);
#endif// 循环for (;;){// take tour of all the 4 directions// 提取当前像素的方向值，判断是否还有方向没有走过while (((*imgptr) & 0x70000) < 0x40000){// get the neighbor// 通过方向对应的偏移获得相邻像素指针int* imgptr_nbr = imgptr + dir[((*imgptr) & 0x70000) >> 16];// 判断是否访问过if (*imgptr_nbr >= 0) // if the neighbor is not visited yet{// 没有访问过，标记为访问过*imgptr_nbr |= 0x80000000; // mark it as visitedif (((*imgptr_nbr) & 0xff) < ((*imgptr) & 0xff)){// when the value of neighbor smaller than current// push current to boundary heap and make the neighbor to be the current one// create an empty comp// 如果相邻像素的灰度小于当前像素，将当前像素加入边界栈堆，并把相邻像素设置为当前像素，并新建ER栈项// 将当前加入边界栈堆(*heap_cur)++;**heap_cur = imgptr;// 转换方向*imgptr += 0x10000;// 将边界栈堆的指针调整为相邻的像素灰度所对应的位置heap_cur += ((*imgptr_nbr) & 0xff) - ((*imgptr) & 0xff);
#ifdef __INTRIN_ENABLED___bitset(bit_cur, (*imgptr) & 0x1f);bit_cur += (((*imgptr_nbr) & 0x700) - ((*imgptr) & 0x700)) >> 8;
#endif// 将相邻像素设置为当前像素imgptr = imgptr_nbr;// 新建ER栈项，并设置灰度为当前像素灰度comptr++;initMSERComp(comptr);comptr->grey_level = (*imgptr) & 0xff;continue;}else {// otherwise, push the neighbor to boundary heap// 否则，将相邻像素添加到对应的边界帧堆中heap_cur[((*imgptr_nbr) & 0xff) - ((*imgptr) & 0xff)]++;*heap_cur[((*imgptr_nbr) & 0xff) - ((*imgptr) & 0xff)] = imgptr_nbr;
#ifdef __INTRIN_ENABLED___bitset(bit_cur + ((((*imgptr_nbr) & 0x700) - ((*imgptr) & 0x700)) >> 8), (*imgptr_nbr) & 0x1f);
#endif}}// 将当前像素的方向转换到下一个方向*imgptr += 0x10000;}int imsk = (int)(imgptr - ioptr);// 记录x&y，ptsptr->pt = cvPoint(imsk&stepmask, imsk >> stepgap);// get the current locationaccumulateMSERComp(comptr, ptsptr);ptsptr++;// get the next pixel from boundary heap// 从边界栈堆中获取一个像素用作当前像素if (**heap_cur){// 当前灰度的边界栈堆有值可以用，将当前边界栈堆值设置为当前像素，因为当前边界栈堆的灰度就是当前像素的灰度，所以可以直接拿出来用imgptr = **heap_cur;// 出栈(*heap_cur)--;
#ifdef __INTRIN_ENABLED__if (!**heap_cur)_bitreset(bit_cur, (*imgptr) & 0x1f);
#endif}else {// 当前灰度边界栈堆中没有值可以用
#ifdef __INTRIN_ENABLED__bool found_pixel = 0;unsigned long pixel_val;for (int i = ((*imgptr) & 0x700) >> 8; i < 8; i++){if (_BitScanForward(&pixel_val, *bit_cur)){found_pixel = 1;pixel_val += i << 5;heap_cur += pixel_val - ((*imgptr) & 0xff);break;}bit_cur++;}if (found_pixel)
#else// 从当前灰度后逐步提高灰度值，在边界堆中找到一个边界像素heap_cur++;unsigned long pixel_val = 0;for (unsigned long i = ((*imgptr) & 0xff) + 1; i < 256; i++){if (**heap_cur){// 不为零，指针指向了一个像素，这个灰度值还有边界pixel_val = i;break;}// 提高灰度值heap_cur++;}// 判断边界中是否还有像素if (pixel_val)
#endif{// 将边界中的像素作为当前像素，并从边界中去除imgptr = **heap_cur;(*heap_cur)--;
#ifdef __INTRIN_ENABLED__if (!**heap_cur)_bitreset(bit_cur, pixel_val & 0x1f);
#endifif (pixel_val < comptr[-1].grey_level){// 刚从边界获得灰度如果小于上一个MSER组件灰度值，需要提高当前水位到边界的灰度值// check the stablity and push a new history, increase the grey levelif (MSERStableCheck(comptr, params)){CvContour* contour = MSERToContour(comptr, storage);contour->color = color;cvSeqPush(contours, &contour);}// 由于水位要有变化了，添加一个历史MSERNewHistory(comptr, histptr);// 提高水位到边界的水位comptr[0].grey_level = pixel_val;// 指向下一个未使用历史空间histptr++;}else {// 刚从边界获得灰度如果不小于上一个MSER组件灰度值，其实就是和上一个灰度值一样。// 例如：当前水位2，上一个水位3，从边界出栈的水位为3.// keep merging top two comp in stack until the grey level >= pixel_valfor (;;){// 合并MSER组件，里面也随带完成了一个历史comptr--;MSERMergeComp(comptr + 1, comptr, comptr, histptr);histptr++;if (pixel_val <= comptr[0].grey_level)break;// 到这里，等于comptr[0].grey_level < pixel_val，也是当前像素的灰度与MSER组件的不一致，要提高MSER组件灰度if (pixel_val < comptr[-1].grey_level){// 其实就是comptr[0].grey_level < pixel_val < comptr[-1].grey_level// 当前灰度大于当前MSER灰度小于上一个MSER组件灰度。同上面的代码情况一样。// check the stablity here otherwise it wouldn't be an ERif (MSERStableCheck(comptr, params)){CvContour* contour = MSERToContour(comptr, storage);contour->color = color;cvSeqPush(contours, &contour);}MSERNewHistory(comptr, histptr);comptr[0].grey_level = pixel_val;histptr++;break;}}}}elsebreak;}}}/** @brief 通过8UC1类型的图像提取MSER*@param mask 掩码*@param contours 轮廓结果*@param storage 轮廓内存空间*@param params 参数*/static void extractMSER_8UC1(CvMat* src,CvMat* mask,CvSeq* contours,CvMemStorage* storage,MSERParams params){// 为了加速计算，将每行数据大小扩展为大于原大小的第一个2的整指数。// 这样在后面计算y时，只要右移stepgap就算除以2^stepgap了int step = 8;int stepgap = 3;while (step < src->step + 2){step <<= 1;stepgap++;}int stepmask = step - 1;// to speedup the process, make the width to be 2^NCvMat* img = cvCreateMat(src->rows + 2, step, CV_32SC1);int* ioptr = img->data.i + step + 1; // 数据在扩展后的最开始位置int* imgptr; // 用于指向mser遍历的当前像素（所有数据）// pre-allocate boundary heap// 预分配边界堆和每个灰度指向堆的指针数组// 堆大小就是像素数+所有灰度值（一个标志数据，用来表明这个灰度没有数据了）int** heap = (int**)cvAlloc((src->rows*src->cols + 256) * sizeof(heap[0]));int** heap_start[256];heap_start[0] = heap;// pre-allocate linked point and grow history// 预分配连接像素点，用于将区域中的像素连接起来，大小就为所有像素个数LinkedPoint* pts = (LinkedPoint*)cvAlloc(src->rows*src->cols * sizeof(pts[0]));// 预分配增长历史，用于记录区域在太高水位后的父子关系，最大个数为所有像素个数。MSERGrowHistory* history = (MSERGrowHistory*)cvAlloc(src->rows*src->cols * sizeof(history[0]));// 预分配区域，用于记录每个区域的数据，大小为所有灰度值+1个超大灰度值代表顶MSERConnectedComp comp[257];// darker to brighter (MSER-)// 提取mser亮区域（preprocessMSER_8UC1中将灰度值取反）imgptr = preprocessMSER_8UC1(img, heap_start, src, mask);extractMSER_8UC1_Pass(ioptr, imgptr, heap_start, pts, history, comp, step, stepmask, stepgap, params, -1, contours, storage);// brighter to darker (MSER+)// 提取mser暗区域imgptr = preprocessMSER_8UC1(img, heap_start, src, mask);extractMSER_8UC1_Pass(ioptr, imgptr, heap_start, pts, history, comp, step, stepmask, stepgap, params, 1, contours, storage);// clean upcvFree(&history);cvFree(&heap);cvFree(&pts);cvReleaseMat(&img);}
条件判断和生成结果：
// clear the connected component in stackstatic voidinitMSERComp(MSERConnectedComp* comp){comp->size = 0;comp->var = 0;comp->dvar = 1;comp->history = NULL;}// add history of size to a connected componentstatic void/** @brief 通过当前ER项构建一个对应的历史，也就是说找个ER项要准备改变了*/MSERNewHistory(MSERConnectedComp* comp, MSERGrowHistory* history){// 初始时将下一条历史设置为自己history->child = history;if (NULL == comp->history){// 从来没有历史过，将快捷路径也设置为自己，稳定的像素数为0history->shortcut = history;history->stable = 0;}else {// 有历史，将当前历史设置为上一个历史的下个历史comp->history->child = history;// 快捷路径与稳定值继承至上一个历史history->shortcut = comp->history->shortcut;history->stable = comp->history->stable;}// 记录这时的ER项的灰度值与像素数history->val = comp->grey_level;history->size = comp->size;// 设置ER项的历史为找个最新的历史comp->history = history;}// merging two connected componentstatic voidMSERMergeComp(MSERConnectedComp* comp1,MSERConnectedComp* comp2,MSERConnectedComp* comp,MSERGrowHistory* history){LinkedPoint* head;LinkedPoint* tail;comp->grey_level = comp2->grey_level;history->child = history;// select the winner by sizeif (comp1->size >= comp2->size){if (NULL == comp1->history){history->shortcut = history;history->stable = 0;}else {comp1->history->child = history;history->shortcut = comp1->history->shortcut;history->stable = comp1->history->stable;}// 如果组件2有stable，并且大于1的，则stable使用2的值if (NULL != comp2->history && comp2->history->stable > history->stable)history->stable = comp2->history->stable;// 使用数量多的history->val = comp1->grey_level;history->size = comp1->size;// put comp1 to historycomp->var = comp1->var;comp->dvar = comp1->dvar;// 如果组件1和2都有像素点，将两个链按照1->2连接在一起if (comp1->size > 0 && comp2->size > 0){comp1->tail->next = comp2->head;comp2->head->prev = comp1->tail;}// 确定头尾head = (comp1->size > 0) ? comp1->head : comp2->head;tail = (comp2->size > 0) ? comp2->tail : comp1->tail;// always made the newly added in the last of the pixel list (comp1 ... comp2)}else {// 与上面的正好相反if (NULL == comp2->history){history->shortcut = history;history->stable = 0;}else {comp2->history->child = history;history->shortcut = comp2->history->shortcut;history->stable = comp2->history->stable;}if (NULL != comp1->history && comp1->history->stable > history->stable)history->stable = comp1->history->stable;history->val = comp2->grey_level;history->size = comp2->size;// put comp2 to historycomp->var = comp2->var;comp->dvar = comp2->dvar;if (comp1->size > 0 && comp2->size > 0){comp2->tail->next = comp1->head;comp1->head->prev = comp2->tail;}head = (comp2->size > 0) ? comp2->head : comp1->head;tail = (comp1->size > 0) ? comp1->tail : comp2->tail;// always made the newly added in the last of the pixel list (comp2 ... comp1)}comp->head = head;comp->tail = tail;comp->history = history;// 新ER的像素数量是两个ER项的和comp->size = comp1->size + comp2->size;}/** @brief 通过delta计算给定ER项的偏差*/static float MSERVariationCalc(MSERConnectedComp* comp, int delta){MSERGrowHistory* history = comp->history;int val = comp->grey_level;if (NULL != history){// 从快捷路径开始往回找历史，找到灰度差大于delta的历史MSERGrowHistory* shortcut = history->shortcut;while (shortcut != shortcut->shortcut && shortcut->val + delta > val)shortcut = shortcut->shortcut;// 由于快捷路径是直接跳过一些历史的，要找到最准确的历史还要从以前历史往当前找MSERGrowHistory* child = shortcut->child;while (child != child->child && child->val + delta <= val){shortcut = child;child = child->child;}// get the position of history where the shortcut->val <= delta+val and shortcut->child->val >= delta+val// 更新快捷路径history->shortcut = shortcut;// 返回(R-R(-delta)) / (R-delta)return (float)(comp->size - shortcut->size) / (float)shortcut->size;// here is a small modification of MSER where cal ||R_{i}-R_{i-delta}||/||R_{i-delta}||// in standard MSER, cal ||R_{i+delta}-R_{i-delta}||/||R_{i}||// my calculation is simpler and much easier to implement}// 没有历史，结果为1。也就是没有-delta对应的值。// 如果按照(R-R(-delta)) / R(-delta) = 1公式推导:// R = 2R(-delta)// 就面积来说，怎么两倍这种关系都比较奇怪，因为是xy两个维度的，每个维度提高sqrt(2)倍return 1.;}/** @brief 检查是否为最稳定极值区域*/static bool MSERStableCheck(MSERConnectedComp* comp, MSERParams params){// 检查就是要确定水位的底是否是稳定的// tricky part: it actually check the stablity of one-step back// 稳定区域都是由比较而来的，不能没有上一个历史。if (comp->history == NULL || comp->history->size <= params.minArea || comp->history->size >= params.maxArea)return 0;// diversity : (R(-1) - R(stable)) / R(-1)// 使用水位的底与稳定时大小做比较float div = (float)(comp->history->size - comp->history->stable) / (float)comp->history->size;// variationfloat var = MSERVariationCalc(comp, params.delta);// 现在的variation要大于以前的variation，就是以前的更稳定// 灰度值差是否大于1int dvar = (comp->var < var || (unsigned long)(comp->history->val + 1) < comp->grey_level);int stable = (dvar && !comp->dvar && comp->var < params.maxVariation && div > params.minDiversity);comp->var = var;comp->dvar = dvar;if (stable)// 如果稳定的话，稳定值就是像素数comp->history->stable = comp->history->size;return stable != 0;}// add a pixel to the pixel list/** @brief 添加像素到给定的MSER项中*/static void accumulateMSERComp(MSERConnectedComp* comp, LinkedPoint* point){if (comp->size > 0){// 之前有像素，连接到原来像素的链上point->prev = comp->tail;comp->tail->next = point;point->next = NULL;}else {// 第一个像素point->prev = NULL;point->next = NULL;comp->head = point;}// 新加入的点作为尾巴comp->tail = point;// 像素数自增comp->size++;}// convert the point set to CvSeqstatic CvContour* MSERToContour(MSERConnectedComp* comp, CvMemStorage* storage){CvSeq* _contour = cvCreateSeq(CV_SEQ_KIND_GENERIC | CV_32SC2, sizeof(CvContour), sizeof(CvPoint), storage);CvContour* contour = (CvContour*)_contour;// 上次历史就是水位的底，将水位的底都添加到轮廓中cvSeqPushMulti(_contour, 0, comp->history->size);LinkedPoint* lpt = comp->head;for (int i = 0; i < comp->history->size; i++){CvPoint* pt = CV_GET_SEQ_ELEM(CvPoint, _contour, i);pt->x = lpt->pt.x;pt->y = lpt->pt.y;lpt = lpt->next;}cvBoundingRect(contour);return contour;}
p.s. 以上代码有点长了：（
应用
下面对一些图片做实验，测试下mser的检出能力。
// 加载图像Mat srcColor = imread("");//创建MSER类 MSER ms(4 // delta, 60 // min area, 1600 // max area, 0.05f // max variation , 0.4f // min diversity ); // edge blur size // 转换为灰度图Mat srcGray;cvtColor(srcColor, srcGray, CV_BGR2GRAY);//用于组块区域的像素点集 vector<vector<Point>> regions;ms(srcGray, regions, Mat());for (int i = 0; i < regions.size(); i++){//用连线绘制 polylines(srcGray, regions[i], true, Scalar(0, 0, 255));//用椭圆形绘制 ellipse(srcColor, fitEllipse(regions[i]), Scalar(0, 0, 255), 1);}
可以看出mser对旋转和不同大小的字符都有一定的检出能力，但如果想对不同灰度变化也有能力，应该修改源码来适应了。
下次介绍mscr，用于在彩色图种查找稳定区域。
这篇关于MSER最稳定极值区域源码分析的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
